IA en exploración petrolera identifica 4 oportunidades en Guyana

La IA en exploración petrolera comienza a desempeñar un papel más relevante en la búsqueda de nuevos recursos offshore. ExxonMobil Guyana identificó cuatro nuevas oportunidades exploratorias en el bloque Stabroek, en Guyana, mediante una estrategia que combina inteligencia artificial, tecnologías avanzadas del subsuelo y procesamiento de grandes volúmenes de información sísmica.

El resultado no significa que existan cuatro nuevos descubrimientos confirmados. Las oportunidades identificadas deberán avanzar a través del proceso de evaluación geológica y, eventualmente, de perforación antes de determinar si contienen acumulaciones comercialmente viables de hidrocarburos. Sin embargo, muestran cómo la IA en exploración petrolera está modificando una de las etapas más complejas del upstream: seleccionar dónde concentrar la siguiente campaña exploratoria.

ExxonMobil está utilizando información procedente de descubrimientos anteriores, resultados de pozos y datos del subsuelo para buscar patrones y reevaluar prospectos. La metodología incorpora machine learning, deep learning, computación de alto rendimiento y técnicas avanzadas de imagen sísmica.

La aplicación adquiere especial importancia en Stabroek. Después de años de exploración y múltiples descubrimientos, el desafío no consiste únicamente en adquirir más información, sino en extraer mayor valor de los enormes volúmenes de datos acumulados durante el desarrollo de la cuenca.

IA en exploración petrolera amplía el análisis de Stabroek

La exploración offshore moderna genera cantidades masivas de información. Levantamientos sísmicos, registros de pozos, resultados de perforación y modelos geológicos forman conjuntos de datos que deben integrarse para interpretar estructuras ubicadas a kilómetros bajo el lecho marino.

La IA en exploración petrolera añade nuevas capacidades para analizar esa información. En lugar de sustituir el conocimiento del geólogo o geofísico, los algoritmos pueden utilizarse para procesar grandes conjuntos de datos, identificar relaciones y reconocer características que posteriormente deben ser interpretadas por especialistas. Cuando estas herramientas se combinan con computación de alto rendimiento y procesamiento sísmico avanzado, aumenta la capacidad para examinar diferentes escenarios del subsuelo.

ExxonMobil viene ampliando precisamente este enfoque. John Ardill, vicepresidente de Exploración de la compañía, había explicado anteriormente que estas tecnologías estaban siendo aplicadas al análisis sísmico y a la identificación de prospectos que históricamente podían resultar más difíciles de evaluar.

Las cuatro oportunidades ahora identificadas muestran una aplicación concreta de esa estrategia en Guyana. Sin embargo, existe una diferencia fundamental entre identificar una oportunidad exploratoria y realizar un descubrimiento. La interpretación de datos puede indicar dónde existe una combinación geológica potencialmente favorable, pero solamente la perforación y evaluación posterior pueden confirmar la presencia, dimensiones y características de una acumulación de hidrocarburos.

¿Puede la IA en exploración petrolera detectar oportunidades antes difíciles de evaluar?

No directamente. La inteligencia artificial puede ayudar a identificar señales y patrones asociados con posibles sistemas petroleros, pero no convierte una interpretación sísmica en reservas comprobadas. Su valor aparece principalmente en la capacidad para ampliar y acelerar el análisis.

Una cuenca explorada durante años contiene información procedente tanto de pozos exitosos como de perforaciones que no encontraron acumulaciones comerciales. Ambos resultados tienen valor porque permiten conocer mejor la geometría de las estructuras, propiedades de los reservorios, comportamiento de las rocas y distribución de los sistemas de hidrocarburos.

Los modelos computacionales pueden utilizar ese historial para buscar relaciones dentro de nuevos conjuntos de datos o revisar interpretaciones anteriores. En ese sentido, una de las oportunidades más interesantes de la IA no necesariamente consiste en descubrir algo invisible, sino en extraer nueva información de datos que ya existían.

Para un operador, la IA en exploración petrolera puede contribuir a priorizar objetivos antes de comprometer los recursos necesarios para perforar un pozo offshore. No elimina la incertidumbre geológica ni garantiza éxito exploratorio, pero puede proporcionar información adicional para decidir cuáles oportunidades justifican una evaluación más profunda.

Y esa diferencia tiene consecuencias económicas. En aguas profundas, cada decisión de perforación implica movilizar unidades, servicios especializados, equipos submarinos y una extensa cadena logística. Mejorar la selección de prospectos antes de llegar a esa etapa puede convertirse en una ventaja importante.

ExxonMobil mantiene activa la perforación offshore en Guyana

La aplicación de estas tecnologías ocurre mientras ExxonMobil continúa desarrollando simultáneamente diferentes frentes en Stabroek.

La actividad incluye trabajos asociados al desarrollo Whiptail y la perforación exploratoria de Rockhead-1, manteniendo en paralelo las dos dimensiones que han caracterizado la expansión petrolera de Guyana: convertir descubrimientos existentes en producción y continuar buscando recursos adicionales.

Esta simultaneidad explica por qué la información acumulada adquiere cada vez mayor valor. Cada nuevo pozo genera datos que pueden alimentar interpretaciones posteriores. De esta manera, la exploración deja de ser una sucesión completamente independiente de perforaciones y comienza a funcionar como un proceso en el que los resultados anteriores contribuyen a reducir incertidumbres en decisiones futuras.

La inteligencia artificial puede reforzar ese ciclo al permitir analizar conjuntos de información cuya escala y complejidad dificultarían una evaluación exclusivamente manual.

Haimara abre otra etapa para el desarrollo de Stabroek

El crecimiento de Stabroek Block tampoco se limita al petróleo. ExxonMobil ha avanzado con los planes para el desarrollo de gas y condensado Haimara y anteriormente solicitó autorización ambiental para una campaña que contempla 35 pozos entre 2028 y 2033.

La propuesta introduce una nueva dimensión dentro de una cuenca cuyo crecimiento inicial estuvo dominado principalmente por grandes descubrimientos petroleros.

En este contexto, identificar oportunidades adicionales mediante análisis avanzados del subsuelo puede ayudar a construir una visión más completa de los recursos restantes y de cómo podrían relacionarse con futuras infraestructuras.

Pero las cuatro oportunidades identificadas mediante IA todavía deben mantenerse dentro de su categoría correcta: son objetivos potenciales de exploración, no recursos incorporados a Haimara ni volúmenes que puedan añadirse actualmente a las reservas de Guyana.

Guyana apunta a 1,7 millones de barriles diarios en 2030

El contexto productivo ayuda a explicar por qué ExxonMobil continúa buscando nuevas oportunidades incluso después de años de descubrimientos.

Guyana apunta a alcanzar aproximadamente 1,3 millones de barriles diarios (bpd) en 2027 y 1,7 millones de bpd para 2030, consolidándose como uno de los centros de crecimiento de la producción offshore mundial.

Alcanzar grandes volúmenes de producción, sin embargo, no elimina la necesidad de continuar explorando. Los proyectos petroleros tienen curvas de producción y los recursos deben transformarse progresivamente en desarrollos capaces de sostener la capacidad instalada durante períodos prolongados. Para operadores con infraestructura creciente en una misma cuenca, comprender dónde permanecen oportunidades adicionales puede influir en la planificación de futuras inversiones.

Ahí aparece el verdadero alcance de la IA en exploración petrolera. La tecnología no reemplaza la sísmica, la interpretación geológica ni el pozo exploratorio que finalmente comprueba qué existe bajo el subsuelo. Su potencial está en conectar mejor esas etapas: procesar más información, reconocer relaciones dentro de los datos y ayudar a los especialistas a concentrar atención y capital sobre los objetivos considerados más prometedores.

En Stabroek, las cuatro oportunidades identificadas por ExxonMobil serán una prueba de ese proceso. Si alguna avanza hacia perforación, será el pozo —y no el algoritmo— el que determine finalmente si existe un nuevo descubrimiento.

Pero antes de que una plataforma comience a perforar, la decisión sobre dónde hacerlo puede estar cada vez más influenciada por inteligencia artificial.

Fuente: World Oil